Use when constructing or auditing accounting measures for 《会计研究》 (Accounting Research) — discretionary accruals (modified Jones), real earnings management (Roychowdhury), conservatism (Basu / C-Score), comparability, disclosure indices, audit-quality and tax-avoidance proxies — so each measure is built transparently and reproducibly. Use before identification.
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本刊审稿人会逐项检查会计度量的构造。每个度量都要说明：估计模型、估计粒度（分年×分行业）、样本要求、缩尾/标准化、符号方向。不能只丢一个变量名。
《会计研究》由中国会计学会主办，是 CSSCI 唯一权威顶级会计学期刊，审稿人会逐项核验盈余管理 DA、会计稳健性、信息披露质量等代理变量的构造与争议。下表对齐审稿期待与退稿模式：
| 审稿期待 | 达标线 | 常见退稿模式 |
|---|---|---|
| 估计粒度透明 | DA 分年×分行业、≥10/15 观测门槛 | 只写"用修正 Jones 算 DA" |
| 多度量互证 | 主度量 + ≥1 替代（应计↔真实） | 盈余管理只用单一 DA |
| 自建指数可复现 | 编码手册、条目清单、Kappa | 披露指数无编码规则 |
虚构稿用可操纵性应计衡量盈余管理，构造走查（示意）：模型与粒度——修正 Jones，按证监会行业门类×年度回归、每组 ≥15 观测，取残差为 DA；总应计口径——现金流量表法（净利润−经营现金流），稳健性用资产负债表法互验；方向与缩尾——连续变量上下 1% 缩尾，|DA| 越大盈余管理越强，正负向分别讨论增/减利润操纵；替代度量——真实盈余管理（Roychowdhury 三分量合成），主结果 |DA| 系数 −0.014（t≈2.3），替代度量下方向一致。
上述系数与门槛为演示构造规范的示意值，非真实估计。
本刊已刊论文多在正文给变量定义表、交代度量估计细节。是否要求提交度量计算代码或中间变量，以编辑部最新稿约为准。
【主度量】<名称 + 模型 + 估计粒度>
【构造透明度】模型□ 粒度□ 样本□ 缩尾□ 方向□
【替代度量】<≥1 个，用于稳健性>
【自建指数】编码手册□ 一致性(Kappa)□（如适用）
【与机制对齐】<度量↔信息机制>
【下一步】acr-identification
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Use when packaging AAAI code, data, multimedia appendices, technical appendices, reproducibility evidence, and post-acceptance artifact releases without violating double-blind or immutable-supplement rules.
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Use when drafting an AAAI author response (rebuttal) under the single short character-limited author-feedback window, the no-URL rule, no-new-results guidance, AI-generated-review handling, and the AAAI two-phase review process where Phase-2 papers receive one feedback round before SPC/AC discussion.
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Use when preparing an accepted AAAI paper for camera-ready source submission to AAAI Press, including proceedings page limits, two-column template compliance, copyright transfer, purchased extra technical pages, deanonymization, registration, oral or poster presentation, and final public artifact release.
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Use when designing or auditing AAAI experiments for the broad-AI program committee, including baselines, ablations, statistical significance, robustness, human evaluation, AI-for-Social-Impact and alignment/safety evidence, compute and cost reporting, and reproducibility-checklist alignment for Phase-1 survival.
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Use when positioning an AAAI paper's novelty against archival work, contemporaneous arXiv or workshop papers, and AAAI/IJCAI/NeurIPS/ICML/ICLR neighbors across the broad AI scope, while staying inside AAAI's dual-submission and AI-as-source policy constraints and writing a related-work section legible to non-specialist reviewers.
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Use when strengthening an AAAI paper's reproducibility checklist (placed after references), experimental traceability, seed and hyperparameter reporting, compute and cost disclosure, dataset access and licensing, code/data ZIP readiness, and the claim-to-evidence map that Phase-1 reviewers use to judge rigor across AAAI's broad AI scope.
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